简介
药物研发管线较高的失败率通常是由于临床前阶段到临床阶段的转化效率低。由于类器官更接近于人体组织的结构和功能,并对药物反应具有更高的预测性,因此在疾病建模和药物筛选方面显示出了巨大的前景。然而,目前类器官在实际应用过程中存在一系列的挑战,如检测方法复杂、可重复性低和大规模生产困难等,限制了其在药物发现中的广泛应用。
为了缓解耗时耗力重复劳动多的人工实验带来的瓶颈,我们开发了 CellXpress.ai 体外模型智能化工厂。这一创新性的解决方案可利用机器学习自主管理换液、铺板、传代、类器官生长监测、终点检测和复杂图像分析,实现整个类器官长期、复杂的培养流程的自动化。在这里,我们介绍了几种常用的类器官培养方法的自动化实验结果,包括基质胶或低附着板中的 3D 类器官培养。我们首先在基质胶 ( 24 孔板 ) 中培养、传代和扩增正常小鼠肠道类器官。通过自动更换培养基培养类器官,每 24 小时成像监测一次。5-6 天后,自动收集类器官,从基质胶中纯化并打散,然后与新鲜基质胶混匀后重新铺板完成传代过程。在生长过程中,类器官会自组织形成复杂的隐窝结构。
我们在透射光下监测类器官的形态,利用基于机器学习的图像分析模型评估类器官的数量、大小 ( 按面积 ) 和光密度。在终点试验 ( 96 孔 ) 中,我们对类器官进行活性标记染色,检测化合物对健康肠道类器官 ( 毒性评估 ) 或患者源性结直肠癌类器官 ( 药物筛选 ) 的作用浓度和时间依赖性。
由机器学习决策驱动的细胞培养过程自动化具有巨大的应用潜力,可提高类器官培养通量和可重复性,将 3D 生物学提升到更高水平。
优势:
从设置到数据分析的整个细胞培养过程实现自动化。在机器学习的支持下,自动化工作流程使检测更加可靠和可重复。
通过标准化的基质胶点样和类器官传代实现复杂肠道类器官工作流程的自动化。
基于成像的形态测量可用于触发程序中的下一步 ( 例如传代 )。
方法
01
机器
结果
总结
? 类器官技术被认为是疾病建模和药物筛选的改变者,因为它们更类似于组织结构和功能,并对药物表现出更具预测性的反应。
? 如检测复杂性、缺乏可重复性以及扩大筛选规模的能力,这些挑战限制了类器官作为药物发现的主要筛选方法的广泛应用。
? 在这里,我们展示了研究人员如何缓解劳动密集型复杂方案带来的瓶颈,以提高药物筛选的效率。
? CellXpress.ai 体外模型智能化工厂是一个功能强大的全新解决方案,可使实验室实现从实验方法设置、筛选到数据分析的整个细胞培养过程的自动化,并且通过机器学习驱动的工作流程使检测更加可靠、可重复。
? 以成像和机器学习控制决策为动力的自动化细胞培养具有巨大的潜力,通过提高生产量和可重复性,将三维生物学提升到一个新的水平,进而推动高通量药物发现和精准医学的应用。
关于美谷分子仪器
Molecular Devices 始创于上世纪 80 年代美国硅谷,并在全球设有多个代表处和子公司。2005 年,Molecular Devices 在上海设立了中国代表处,2010 年加入全球科学与技术的创新者丹纳赫集团,2011 年正式成立商务公司:美谷分子仪器 (上海) 有限公司。Molecular Devices 以持续创新、快速高效、高性能的产品及完善的售后服务著称业内,我们一直致力于为客户提供在生命科学研究、制药及生物治疗开发等领域蛋白和细胞生物学的创新性生物分析解决方案。
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